[博海拾贝0430]火葬炉中惊坐起

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目前主要研究多相催化生物质转化、拾贝低碳烯烃和醇制含氧化合物等。王峰，火葬中国科学院大连化学物理研究所研究员、副所长。

在过去几十年中，炉中通过催化技术将有机原料转化为高附加值化学品、燃料和药物引起了极大的关注。基于原位和工况表征结果、惊坐机器学习和高通量理论计算，可望对CeO2基催化剂的结构动力学及其相应的有机转化反应机理有更深入的认识。博海1989-1991年在丹麦托普索国际公司的多相催化基础科学部从事博士后研究。

等离子体贵金属的引入可以有效地提高对可见光的吸收，拾贝增强醇或胺选择氧化反应中电子-空穴对的分离。他目前的研究兴趣是温和条件下的三相氧化还原催化反应，火葬其中还原反应包括硝基苯的氢化和生物质衍生的平台化学品的氢解或加氢脱氧反应，火葬而氧化反应的重点则是极具挑战性的碳氢化合物的C-H键活化。

2015年底加入马克斯-普朗克化学能源转换研究所，炉中担任多相催化课题组组长。

惊坐3)CeO2基催化剂的光催化有机转化反应机理有待进一步研究。博海(b)研究的所有过渡金属元素。

拾贝图3.简单介绍了应用于催化领域的机器学习模型中的特征工程。系统特征如系统中某一部分的电荷转移、火葬吸收能和有效配位数等都可以被选定为机器学习模型的特征并进行进一步的研究。

通过Pearson相关系数图与特征重要性饼图分析可知，炉中两种过渡金属原子的电负性是双原子过渡金属酞菁CO2RR电催化剂最重要的描述符。对原始数据集进行预处理并拆分为训练集与测试集后，惊坐首先在训练集上建立选定的算法对应的机器学习模型，惊坐随后参考测试集上的表现，通过重复试验、交叉验证、参数调节等方式进一步优化模型表现。